산업특화가 지역경제의 변동성에 미치는 효과에 관한 연구: 제조업을 대상으로 The Effects of Industrial Specialization on the Volatility of Regional Economies in Korea: the Case of Manufacturing원문보기
본 논문은 제조업을 대상으로 산업특화, 고용성장, 사업체규모, 경제규모, 산업구조, 수도권과 비수도권의 지역 간 차이 등이 1990~2006년 기간 동안 203개 시군구 제조업 고용성장의 변동성에 미치는 효과에 대한 요인들을 공간계량기법을 활용하여 분석하는 것이다. 특정 제조업에 특화되고 고용성장이 빠른 지역일수록 제조업의 산업구조에 관계없이 지역 고용성장의 변동성이 크지만, 해당지역의 경제규모와 사업체규모가 클수록 그 지역 고용성장의 변동성은 심하지 않다는 회귀분석 결과가 도출되었다. 또한 공간계량기법을 사용한 기존의 해외 연구와는 달리 한 지역 고용성장의 변동성과 그 인근 지역 고용성장의 변동성 간에는 부(-)의 관계가 존재한다는 것을 밝혀내었다.
본 논문은 제조업을 대상으로 산업특화, 고용성장, 사업체규모, 경제규모, 산업구조, 수도권과 비수도권의 지역 간 차이 등이 1990~2006년 기간 동안 203개 시군구 제조업 고용성장의 변동성에 미치는 효과에 대한 요인들을 공간계량기법을 활용하여 분석하는 것이다. 특정 제조업에 특화되고 고용성장이 빠른 지역일수록 제조업의 산업구조에 관계없이 지역 고용성장의 변동성이 크지만, 해당지역의 경제규모와 사업체규모가 클수록 그 지역 고용성장의 변동성은 심하지 않다는 회귀분석 결과가 도출되었다. 또한 공간계량기법을 사용한 기존의 해외 연구와는 달리 한 지역 고용성장의 변동성과 그 인근 지역 고용성장의 변동성 간에는 부(-)의 관계가 존재한다는 것을 밝혀내었다.
This paper tests whether or not manufacturing specialization, employment growth, establishment size, employment size, industrial mix in manufacturing, regional difference between the Capital region and the others and so on are empirically related to manufacturing employment volatility levels across ...
This paper tests whether or not manufacturing specialization, employment growth, establishment size, employment size, industrial mix in manufacturing, regional difference between the Capital region and the others and so on are empirically related to manufacturing employment volatility levels across 203 municipalities called shi-gun-gu during the period 1990~2006. Using the spatial econometric analysis of cross sectional data, the municipalities tending to be more volatile are more specialized; they have higher-than-average employment growth rates, smaller establishment and employment sizes, regardless of any industrial mix in manufacturing; and they tend to be located in the Capital region. Unlike existing foreign literature based upon the spatial econometric analysis of cross sectional data, this paper finds that volatility of growth in a municipality is negatively rather than positively influenced by volatility of growth in its neighboring municipalities.
This paper tests whether or not manufacturing specialization, employment growth, establishment size, employment size, industrial mix in manufacturing, regional difference between the Capital region and the others and so on are empirically related to manufacturing employment volatility levels across 203 municipalities called shi-gun-gu during the period 1990~2006. Using the spatial econometric analysis of cross sectional data, the municipalities tending to be more volatile are more specialized; they have higher-than-average employment growth rates, smaller establishment and employment sizes, regardless of any industrial mix in manufacturing; and they tend to be located in the Capital region. Unlike existing foreign literature based upon the spatial econometric analysis of cross sectional data, this paper finds that volatility of growth in a municipality is negatively rather than positively influenced by volatility of growth in its neighboring municipalities.
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문제 정의
6) 이러한 이유들로 인하여 Baldwin and Brown(2004)의 경우처럼 변동성의 수준이 상위 5%7)를 초과하는 관측값을 가진 지역들은 분석대상에서 제외하여 분석하고자 한다. 이에 따라 전체 표본수는 214개에서 203개로 축소되었다.
따라서 본 연구는 1990년 기준년도 당시의 경제 · 산업구조가 주어진 경우에 전술한 설명변수들이 지역경제의 변동성에 미친 효과들을 추정하는 작업으로 이해될 수 있는 것이다.
본 연구는 대도시나 시도별 공간단위를 사용하지 않고 도시와 농촌, 대도시와 중소도시 등 다양한 공간규모를 포괄하는 자료를 사용함으로써 제조업 내의 산업특화와 지역경제의 변동성 간의 관계를 다각도로 살펴볼 수 있었다. 그리고 시군구가 사실상 통근권과 같은 기능지역의 근간이 되기 때문에 이러한 이점을 활용할 수 있었으며, 이와 더불어 공간계량모형을 사용함으로써 기존의 연구결과와 배치되지만 흥미로운 사실을 발견할 수 있었다.
본 연구는 지역의 제조업 고용으로 대리(proxy)되는 지역경제의 성장과 변동성 사이에 정(+)의 관계가 성립하고, 산업특화와 지역경제의 변동성 사이에 정(+)의 관계가 성립한다는 것을 시군구 단위에서 다중 회귀분석을 통해 검증하는 것이다. 산업특화가 지역경제의 변동성에 미친 영향을 측정하기 위해서는 여러 가지 설명변수들을 통제하는 것이 필요하고 이들 설명변수들은 기존 연구들1)에서 선정되었다(<표 1>참조).
이러한 논의를 배경으로 하고서, 본 논문의 목적은 제조업을 대상으로 산업특화와 지역경제의 변동성 간의 관계에 대해 경험적인 분석을 하는 것이다. 주지하는 바와 같이, 한국경제는 제조업을 기반으로 성장하여 왔다.
<표 4>에 나타난 결과처럼, 대부분의 가설들이 지지되고 있다. 이러한 점에서 본 연구는 산업특화가 지역경제의 변동성에 미치는 효과에 관한 기존 연구 결과들을 경험적으로 뒷받침하고 있다. 구체적으로 살펴보면, 제조업 내의 산업특화의 수준, 제조업 고용의 지역별 성장률, 산업유형과 무관한 제조업의 산업구조, 수도권지역 등의 변수들은 지역의 제조업 고용성장의 변동성과 정(+)의 관계를 보여주고 있다.
전술한 바와 같이, 본 연구는 지역경제의 변동성을 야기하는 요인, 특히 산업특화의 효과를 규명하는 데 초점이 맞추어져 있다. 대도시나 규모가 큰 지역에 한정된 기존 국내 · 외의 연구와 달리, 도시와 농촌을 포괄하는 시군구별 자료를 활용한다는 점에서 기존의 연구와 차이가 있다.
가설 설정
이는 203개 시군구 간의 중력모형에 따른 거리 조락현상을 반영한다. 또한, 이러한 공간적 상호작용이 지역 간의 최대거리12)까지 연속적으로 영향을 미치고 전국차원에서 각 지역 간에 서로가 연결되어 있다고 가정한다.
제안 방법
마지막으로 우리나라에서 수도권과 비수도권 간의 지역 간 차이가 관심의 대상이 되고 있기 때문에 이러한 지역 간 차이를 반영하기 위하여 수도권 더미를 설명변수로 추가하였다.
상이한 유형의 공간가중행렬은 공간적 자기상관의 상이한 개념들을 반영한다(Anselin, 1988). 본 연구는 전국차원에서 203개 시군구 간에 중력모형을 반영한 역거리(inverse-distance)의 연속적인 변화, 즉 #를 의미하는 거리범주의 공간가중행렬을 사용한다. 이는 203개 시군구 간의 중력모형에 따른 거리 조락현상을 반영한다.
본 연구는 제조업 내의 특정산업의 특화가 지역고용의 변동성에 미치는 효과에 관한 기존 연구들에서 확인된 가설들을 공간계량기법을 활용하여 검증하였으며, 그 결과는 기존의 연구결과들과 크게 벗어나지 않는다. 예를 들면, 사업체규모가 작고 지역이 제조업 내 특정산업에 특화될수록 지역경제의 변동성이 확대되는 경향이 있다.
본 연구에서는 OLS 추정과 이에 따르는 정규성, 이 분산성, 공간적 자기상관 등 모형설정 오류에 대한 통계 검정을 통해 공간적 계량모형의 도입 여부를 판단하고, 이후 발견된 모형설정 오류를 순차적으로 제거하는 방식으로 회귀분석이 진행되었다. OLS 추정은 본격적인 공간계량모형을 도입하기 전의 예비적인 진단작업으로서 의미를 가진다.
따라서 자원기반형 산업비중과 지역경제의 변동성 간에는 정(+)의 관계가 있을 것으로 예상될 수 있을 것이다(Essletzbichler, 2005). 본 연구에서는 입지유형별로 통상적으로 분류되는 방식에 따라 제조업부문을 소비지입지형, 자원입지형, 기초소재형, 그리고 가공조립형 산업 등으로 분류하였다.4) 이러한 산업분류에 따라 4개의 변수가 생성되지만 이를 모두 회귀분석에 반영할 경우 완전 다중공선성(perfect multicollinearity) 문제가 발생하기 때문에 지역별 분포가 상대적으로 적은 기초소재형 산업의 변수는 분석에서 제외하였다.
대상 데이터
본 논문은 자료의 시계열 측면에서 1990~2006년 기간으로 한정하였다. 구득 가능한 전체 시계열(1982~2007년) 자료를 사용할 경우에 부딪히는 가장 큰 문제는 그 기간 동안에 한국표준산업분류(KSIC) 자체의 변동이 심하여 분석 자료의 일관성을 기하기가 어렵다는 점이다.
본 논문의 공간적 분석단위는 시군구이다. 우리나라 시군구의 행정구역 경계는 1990~2006년 기간 동안에 심하게 변동하였다.
본 연구에 사용된 주요 자료는 통계청이 매년 발간하는 『광공업통계조사보고서』이다. 이 자료는 시계열의 연속성과 지역과 산업분류란 측면에서 보다 세부적으로 구성되어 있다.
분석대상이 시군구별 횡단면자료이다. 이 경우에 공간적 자기상관(spatial autocorrelation) 또는 이분산성(heteroscedasticity)의 문제10)가 발생하여 추정 결과에 편의(bias)가 발생할 수 있다.
전술한 바와 같이, 각 지역경제의 변동성은 1990~2006년 기간 동안의 각 지역 연평균 제조업 고용성장률의 표준편차이다. 여기서 고용자료는 『광공업통계조사보고서』의 월평균종사자수이다. 대부분의 독립 변수는 1990년 기준년도의 자료이다.
따라서 그 수치가 1에 가까운 값일수록 그 지역은 일부의 특정산업부문에 특화되어 있다는 것을 의미한다. 여기서 이 지수는 기준년 1990년 제조업 내 한국표준산업분류(KSIC) 3digit로 분류된 월평균 종사자 자료를 가지고 계산하였다. 산업특화와 고용 성장 변동성 간의 관계에 대한 전술한 기존 연구들에 따르면, 산업특화의 정도와 고용변동성 사이의 관계는 정(+)으로 예상된다.
이러한 현실적 문제를 고려하여 1990~2006년의 제조업 시계열 자료만을 본 분석에서 사용하였다. 한국표준산업분류(KSIC)는 ’65, ’68, ’70, ’75, ’84, ’91, ’98, ’01, ’07년에 걸쳐 아홉 차례의 개정을 거듭하였다.
통계청에서 구득한 1990~1991년 통계는 다행히도 ’91년 개정에 따라 정리가 되어 있었기 때문에 1990~2006년 제조업 시계열 자료만을 대상으로 본 논문에서 분석한다.
데이터처리
4) 이분산성 검정은 White 통계량을 이용하였으며, 괄호안의 수치는 p값을 나타냄.
5) 정규성 검정은 Jarque-Bera통계량을 이용하였으며, 괄호안의 수치는 p값을 나타냄.
지역경제의 변동성을 나타내는 종속변수로 본 논문에서는 각 지역의 연평균 제조업 고용성장률의 표준편차를 사용하였다. 표준편차는 사건의 변동성을 측정하는 대표적인 통계량이다.
이론/모형
특히 산업특화가 지역의 변동성에 미치는 영향이 전술한 바와 같이 본 논문의 주요 관심사 중의 하나이다. 산업특화를 측정하는 통계량은 대표적으로는 엔트로피(Entropy)지수 , 허핀달(Herfindahl) 지수2) 등이 있으나, 본 연구는 허핀달 지수를 사용한다. 지역 r에서의 허핀달 지수는 #로 정의되며, 여기서 #이고 Eir은 지역 r에서의 i산업부문의 고용규모를 나타낸다.
하지만 OLS 추정 결과에서 드러난 바와 같이, 이분산성의 문제가 존재하고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 OLS-Robust 추정법을 활용하였으며, 잠재적으로 통제되지 않을 수도 있는 공간효과와 이분산성을 통제하기 위하여 Robust 도구변수 추정법을 사용하였다(Anselin, 1988).
성능/효과
3) LM_lag와 LM_err는 잔차의 공간적 자기상관에 대한 Lagrange Multiplier의 검정결과들이고, 괄호안의 수치는 p값을 나타냄.
본 연구에서는 입지유형별로 통상적으로 분류되는 방식에 따라 제조업부문을 소비지입지형, 자원입지형, 기초소재형, 그리고 가공조립형 산업 등으로 분류하였다.4) 이러한 산업분류에 따라 4개의 변수가 생성되지만 이를 모두 회귀분석에 반영할 경우 완전 다중공선성(perfect multicollinearity) 문제가 발생하기 때문에 지역별 분포가 상대적으로 적은 기초소재형 산업의 변수는 분석에서 제외하였다.
공차모형을 선택한 후에 그 모형이 오차항의 공간 종속성을 제대로 통제하고 있는지의 여부를 판단하기 위해 다시 LM_err검정을 수행하였으며, 그 결과는 공간적 종속성이 통제되고 있음을 보여주고 있다. 따라서 공차모형의 선택이 적합한 것이라고 판단할 수 있을 것이다.
그 결과 2006년 기준의 234개 시군구는 일부 연도의 자료가 제공되지 않는 옹진군과 울릉군은 분석 대상에서 제외하여 214개의 시군구로 축소·통합되었다.
본 연구는 대도시나 시도별 공간단위를 사용하지 않고 도시와 농촌, 대도시와 중소도시 등 다양한 공간규모를 포괄하는 자료를 사용함으로써 제조업 내의 산업특화와 지역경제의 변동성 간의 관계를 다각도로 살펴볼 수 있었다. 그리고 시군구가 사실상 통근권과 같은 기능지역의 근간이 되기 때문에 이러한 이점을 활용할 수 있었으며, 이와 더불어 공간계량모형을 사용함으로써 기존의 연구결과와 배치되지만 흥미로운 사실을 발견할 수 있었다.
또한 지역의 경제규모가 클수록 변동성의 수준은 작다. 그리고 제조업의 유형에 상관없이 제조업은 지역경제의 변동성을 증폭시키는 것으로 나타났다. 이는 극심한 산업구조조정과 탈공업화의 효과로 이해된다.
둘째, 변동성이 큰, 즉 이상치(outlier)의 관측값은 파라미터의 추정치에 강력한 영향을 미칠 수가 있다.6) 이러한 이유들로 인하여 Baldwin and Brown(2004)의 경우처럼 변동성의 수준이 상위 5%7)를 초과하는 관측값을 가진 지역들은 분석대상에서 제외하여 분석하고자 한다.
후속연구
대도시나 규모가 큰 지역에 한정된 기존 국내 · 외의 연구와 달리, 도시와 농촌을 포괄하는 시군구별 자료를 활용한다는 점에서 기존의 연구와 차이가 있다. 그리고 이들 지역이 기능지역(예: 통근권)의 근간을 형성하고 있다는 점에서 기존의 연구에서 간과된 부분을 포착할 수도 있을 것으로 보인다. 특히 본 연구는 공간계량경제학적 모형을 사용함으로써 공간적 외부효과가 지역경제의 변동성에 미치는 효과를 탐색할 수 있다는 점에서 기존의 국내 연구와 차별적이다.
다른 한편으로, 본 연구는 산업특화에 대한 일반적 지표를 사용하는 대신에 지역 내부의 기능적으로 통합된 상이한 산업부문 간의 관계를 포착할 수 있는 지표를 활용하지 않음으로써 이에 수반되는 연구의 한계를 지니고 있다(Frenken et al, 2005).
이외에도 Baldwin and Brown(2004)는 지역의 수출비율을 설명변수로 사용하였는데, 우리나라 시군구 단위에서 수출비중에 관한 자료가 가용하지 않기 때문에 본 연구에서는 사용할 수 없었다. 하지만 한국경제가 수출에 기반한 대외 의존적인 성격을 강하게 띠고 있기 때문에 이 변수가 지역경제의 변동성에 미친 효과는 유의미할 것으로 기대된다.
그렇다면, 이 지역은 산업생산에 특화된 지역으로 주로 실행기능을 담당하고 그 주변지역은 대도시로서 구상기능과 소비 또는 서비스산업의 중심지 역할을 수행할 가능성이 크다. 환언하면, 제조업 고용의 중심지와 그 인근 지역 간에는 공간경제의 구조적인 분업관계가 형성된 것으로 이해될 수 있을 것으로 보인다. 이는 소비와 서비스의 중심지인 대도시와 그 인근의 제조업 생산 중심지 간의 공간분업이 형성된 것으로 해석될 수 있을 것으로 보인다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
지역경제의 다각화가 바람직한 것으로 이해되는 이유는?
지역경제의 다각화는 고용성장의 변동성(volatility)을 줄여줄 수 있기 때문에 바람직한 것으로 이해되고 있다(Baldwin and Brown, 2004). 경제의 세계화에 따라 대부분의 지역들이 세계경제의 분업구조에 편입되면서 각 지역은 입지경쟁에 매몰되고 그 과정에서 지역경제의 경쟁력, 즉 비교우위를 창출하기 위하여 여러 가지 정책수단들을 강구하고 있다.
경제성장은 무엇에 영향을 미칠 수 있는가?
경제성장은 지역경제의 변동성에 영향을 미칠 수 있다. 상대적으로 고성장지역일수록 변동성의 수준이 심할 수 있다는 것이다(Trendle, 2006).
광공업통계조사보고서는 어떤 측면에서 세부적으로 구성되어 있는가?
본 연구에 사용된 주요 자료는 통계청이 매년 발간하는『광공업통계조사보고서』이다. 이 자료는 시계열의 연속성과 지역과 산업분류란 측면에서 보다 세부적으로 구성되어 있다.5) 본 논문의 분석은 제조업을 대상으로 하고 있다.
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